Azure Databricks を使用したデータサイエンスワークロード

最新のデータサイエンスでは、単一のマシンを超える巨大なデータセットを処理する能力が必要です。分析をクラウドに移行することで、分散コンピューティングの力を活用して複雑な問題を大規模に解決できます。 このコースでは、Azure Databricks が共同データサイエンスと高性能機械学習をどのように促進するかを理解するための明確な道筋を提供します。ワークスペースの操作、クラスターの管理、および記述による説明と実践的なコード例を通じたデータ実験の実行方法を学びます。 学習内容: - 基本的な Spark アーキテクチャと分散コンピューティングの概念を理解する - データサイエンスタスクに最適化された Databricks クラスターを構成および管理する - Spark DataFrames を使用して大規模データセットを処理および変換する - スケーラブルなライブラリを使用して機械学習モデルを構築および評価する - MLflow を使用して実験を追跡し、モデルのライフサイクルを管理する - Delta Lake の原則を適用して、信頼性の高いパフォーマンスの高いデータストレージを実現する コースは、基本的な用語と環境設定から始まり、データ操作、探索的分析、モデル展開へと進みます。このテキストベースのプログラムは、クラウドデータサイエンス分野への参入を目指す初心者向けに設計されており、Databricks の事前経験は必要ありません。構造化された読書と記述演習を通じて、スケーラブルなデータソリューションの構築を開始してください。